AWS が新しい IoT サービスを発表。機械学習をエッジに導入

[51CTO.com からのオリジナル記事] 本日の AWS re:Invent カンファレンスで、Amazon Web Services (AWS) は、エッジで接続されたデバイスを対象とした 6 つの重要なサービスと機能を発表しました。 AWS IoT 1-Click、AWS IoT Device Management、AWS IoT Device Defender、AWS IoT Analytics、Amazon FreeRTOS、AWS Greengrass ML Inference を使用すると、ワンクリックで IoT プロジェクトを簡単に開始できるため、お客様は多数の接続デバイスをすばやく追加して簡単に管理し、一貫したセキュリティポリシーを監査および適用し、IoT デバイスデータを大規模に分析できます。 Amazon FreeRTOS は、電球、煙探知器、コンベアベルトなどの低コンピューティングデバイスに豊富な AWS IoT 機能を提供するオペレーティングシステムです。さらに、AWS Greengrass ML Ingerence は AWS Greengrass の新機能であり、ユーザーはデバイス上に機械学習モデルを直接デプロイして機械学習推論を実行し、迅速に意思決定を行うことができます。クラウドに接続していない市長もサポートします。

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「接続デバイスの数と多様性の爆発的な増加により、IoT アプリケーションの規模も同様に急速に拡大しており、現在、世界最大規模の IoT 実装の多くが AWS 上で実行されています」と、AWS の IoT 担当副社長である Dirk Didascalou 氏は述べています。 「IoT の次のフェーズは規模に関するもので、顧客が接続デバイスの数を急激に増やし始めています。今回発表する新しい AWS IoT サービスにより、顧客はデバイスを簡単に操作、保護、拡張できるようになり、IoT 専用に設計された新しい分析を使用して大規模なデータ処理が可能になります。Amazon FreeRTOS により、顧客は AWS IoT 機能を数十万台の小型マイクロコントローラベースのデバイスに簡単に導入できるようになります。顧客からは、接続デバイスで機械学習モデルを実行できるようにしたいという要望も寄せられており、AWS Greengrass ML Inference でこれを実現できることを嬉しく思います。」

AWS IoT 1-Click: AWS IoT を使い始める最も簡単な方法 (現在プレビュー中)

IoT テクノロジーの使用を検討する際、多くの顧客はデバイス上で単純な関連機能を実行したいだけです。このような機能は、商品やサービスの再注文、資産の所在の追跡など、いわゆるテクニカル サポートに似ています。 AWS IoT 1-Click を使用すると、ユーザーはモバイルアプリをダウンロードし、AWS IoT 1-Click 対応デバイスを登録して選択し、ワンクリックで AWS Lambda 関数に関連付けるだけで、AWS Lambda 関数を搭載したデバイスを簡単に有効にできます。 AWS IoT 1-Click には、テキストメッセージや電子メールの送信など、多くの一般的なアクションを実行するための AWS Lambda コードが組み込まれています。顧客は、自分で作成した他の Lambda 関数も簡単に作成してアップロードできます。

iRemedy は、医療分野に特化した電子商取引マーケットプレイスであり、医療消費者はここで医療用品、医薬品、機器、テクノロジーを購入できます。 「8月に、当社は医療提供者の顧客向けに500個のiRemedy NOW IoTボタンを導入する計画を発表しました」と、iRemedyの共同創設者、社長兼CEOのトニー・パキン氏は語った。 「お客様はボタンを押すだけで医療用品や医薬品のサンプルを注文したり、サービスセンターに電話でのサポートを依頼したりできます。これらのボタンは使いやすく、お客様のサプライチェーンコストを大幅に削減できます。AWS IoT 1-Click を使用すると、より多くのボタンを迅速かつ簡単にデプロイし、ボタンでトリガーできるアクションを拡張し、シンプルなレポートレコードを作成できます。」

デバイスによって生成されるデータを大規模に管理、保護、分析する新しい AWS IoT サービス

大規模になると、IoT ソリューションは数十億台の接続デバイスを含むように拡張できるようになります。現在、顧客は機器の調整と整理に多くの時間を費やす必要があり、さらに監視、セキュリティ、監査、更新などの管理タスクを完了するために複数のシステムを統合するのにさらに多くの時間を費やす必要があります。当然のことながら、このようなタスクのソリューションを構築するのは時間がかかり、エラーが発生しやすくなります。また、サードパーティのソリューションを統合するのは複雑で、セキュリティとコンプライアンスに微妙な違いが生じる可能性があります。機器クラスターが稼働すると、多くの場合、顧客は分析という新たな課題に直面します。 IoT データは、ほとんどの既存の分析ツールの高度に構造化された要件を満たす形式ではありません。現実世界の IoT データには明らかな違いがあることが多く、情報の破損や読み取りエラーも多数存在するため、顧客はカスタマイズされた IoT 分析ソリューションを構築するか、サードパーティが提供するソリューションを統合する必要があります。 AWS IoT Device Management と AWS IoT Device Defender は、IoT デバイスの追加、管理、保護のプロセスを簡素化し、AWS IoT Analytics はデバイスによって生成されたデータの複雑な分析を簡単に実行できるようにします。

AWS IoT Device Management (現在一般提供中) を使用すると、初期セットアップからソフトウェアの更新、廃止まで、ライフサイクル全体を通じて IoT デバイスを大規模に追加、整理、監視、リモート管理することが容易になります。始めるのは簡単です。顧客は AWS IoT コンソールにログインしてデバイスを登録し (個別または一括)、属性、証明書、アクセスポリシーをアップロードするだけです。デバイスの使用開始後は、AWS IoT Device Management により、デバイスを簡単にグループ化して追跡し、ほぼリアルタイムでデバイスをすばやく見つけ、デバイス機能のトラブルシューティング、デバイスソフトウェアのリモート更新、リモートでのデバイスの再起動、リセット、パッチ適用、工場出荷時の設定への復元が可能になり、IoT デバイス展開システムの管理コストとリソース投資が大幅に削減されます。

AWS IoT Device Defender (2018 年上半期に提供開始) は、デバイスに関連付けられたセキュリティ ポリシーを継続的に監査して、セキュリティのベスト プラクティスに準拠していることを確認し、準拠していないデバイスが検出されると顧客に警告します。 AWS IoT Device Defender は、デバイスクラスターのアクティビティを監視し、潜在的なセキュリティ問題を示す可能性のある異常な動作を特定することもできます。たとえば、お客様は AWS IoT Device Defender を使用して、デバイスで開くポート、デバイスがインターネットに接続するポート、送受信するデータの量を定義できます。 AWS IoT Device Defender はデバイスのトラフィックを監視し、不明な IP アドレスからのデバイスからのトラフィックなどの異常を検出した場合に顧客に警告します。

AWS IoT Analytics (現在プレビュー中) は、IoT デバイスのデータを大規模にクリーンアップ、処理、保存、分析する、完全に管理された分析サービスです。使い始めるのは簡単です。お客様は、分析するデバイスデータを指定するだけで、その後は他のオプションを使用して、AWS IoT Device Registry やその他のパブリックデータソースからのデバイスタイプや場所などの IoT 関連のメタデータでデバイスデータをさらに充実させることができます。 AWS IoT Analytics は、統計的推論などのより高度な分析機能も提供しており、顧客はデバイスのパフォーマンスをより正確に把握し、デバイスの障害を予測し、時系列分析を実行できます。さらに、Amazon QuickSight と AWS IoT Analytics を組み合わせることで、顧客は視覚的なダッシュボードを簡単に構築し、継続的に洞察を追跡できるようになります。

Philips Healthcare では、テクノロジーではなく、消費者、患者、医療提供者、そして医療業界全体の実際の体験を真に向上させることに重点を置いています。 「当社は、事業の規模と機能を大幅に拡大すると考えられる新たな健康IoTサービスを開始します」と、同社のHealthSuiteデジタルプラットフォーム担当副社長兼ゼネラルマネージャーのデール・ウィギンズ氏は述べた。 「当社は、お客様が設定したスケールと信頼性の要件を満たす能力を確保するために、AWS IoT サービスを選択しました。これらのサービスを拡張して、関連デバイスからのデータが適切にルーティングされ、デバイスがタイムリーに更新され、現場で常に正常な動作を維持できるように継続的に監視されるようにしています。AWS IoT Device Management を使用すると、市場が求める機能を迅速に開発できます。」

GPS 技術で世界的に知られる Trimble 社は、完全なビジネス ソリューションを提供するために、GPS、レーザー、光学、慣性技術などの複数の測位技術をアプリケーション ソフトウェア、無線通信、サービスと組み合わせる必要があります。 「Trimble の商用ソリューションはすでに世界 150 か国以上で提供されており、当社は次世代の IoT デバイスのゲートウェイとして AWS IoT サービスを活用しています」と、Trimble のシニア エンジニアである Jim Coleman 氏は述べています。 「AWS IoT Device Management により、デバイスの追加プロセスが簡素化され、計画どおりのペースで接続デバイスの導入を実現できるようになりました。AWS によって IoT プラットフォームの最も面倒なタスクの一部が軽減されるため、インフラストラクチャの管理ではなく、顧客体験の向上に多くの時間を費やすことができます。」

iDevices は、Wi-Fi および Bluetooth ベースの製品を通じて、スマートホーム業界内での IoT アクセシビリティを実現する責任を担っています。 「IoT 分析は、生データから実用的な洞察を得るための競争です」とチーフ ソフトウェア アーキテクトの Eric Ferguson 氏は述べています。 「誰もがデータを持っていますが、そのデータから洞察を引き出すことで、お客様に真の価値を提供できます。AWS IoT Analytics は、データソースを取り込み、フィルタリング、変換、分析するためのツールを提供し、チームが多くの重労働や反復作業を回避できるように支援し、パイプライン自体ではなく、パイプライン内の他のアクションや下流の機械学習モデルの強化に集中できるようにします。これにより、少ない労力で必要な洞察を得ることができ、市場での真の差別化を図ることができます。」

iRobot は、家庭内や家庭周辺で使用するためのロボット製品を設計、製造する世界的な消費者向けロボット企業です。 「iRobot では、ロボットを接続してより多くのことをより良く行えるようにするために IoT サービスを利用しており、それが私たちのイノベーションの取り組みの源です」と、同社のクラウド ロボティクス研究科学者である Ben Kehoe 氏は述べています。 「AWS IoT Analytics は、デバイスのパフォーマンスと使用パターンに関する IoT データから洞察を得るのに役立ち、お客様が自宅の内外でより良い体験を得られるようにするのに役立ちます。」

バルメットは、パルプ、紙、エネルギー技術の自動化サービスにおける世界有数の開発者およびサプライヤーです。 「当社はパルプ、製紙、エネルギー業界の顧客向けに業界をリードするインダストリアル・インターネット・ソリューションを構築することに注力しており、AWS クラウド環境を当社プラットフォームの重要な一部として活用しています」と、同社のデジタルエコシステム担当社長 Juha-Pekka Helminen 氏は述べています。 「AWS は継続的に改善を続けており、サービス ポートフォリオにツールを追加しています。最新の AWS IoT Analytics により、お客様にさらなるメリットを提供できることを楽しみにしています。」

Amazon FreeRTOSにより、顧客は小型で低電力のデバイスをクラウドに簡単かつ安全に接続できるようになります。

現在、無数のデバイスがクラウドに接続されており、その数は増え続けています。これらのデバイスのかなりの数には、AWS IoT サービスを使用するのに十分なオンボードコンピューティング能力 (CPU) がすでに備わっています。ただし、電球、コンベアベルト、モーション検出器など、他の多くのデバイスは CPU を搭載できるほど大きくはありませんが、少なくともマイクロコントローラ (MCU) は搭載されています。現在、これらのデバイスで最も人気のあるオペレーティング システム オプションは、いくつかの簡単なタスクを実行するために使用できるマイクロコントローラ用のオープン ソース オペレーティング システムである FreeRTOS です。 FreeRTOS はモノのインターネット専用に設計されていないため、デバイスがクラウドに安全に接続できるようにすることはできません。

Amazon FreeRTOS は、小型の低電力デバイスが AWS IoT Core などの AWS クラウドサービスや、AWS Greengrass を実行できる他のより強力なエッジデバイスやゲートウェイに簡単かつ安全に接続できるようにする新しいソフトウェアライブラリで FreeRTOS を拡張します (AWS Greengrass はデバイス内に常駐し、AWS クラウドと同じ Lambda プログラミングモデルを顧客に提供するソフトウェアモジュールのセットです)。 AWS FreeRTOS を使用すると、開発者は、ネットワーク、オンザフライのソフトウェア更新、暗号化、証明書処理などの一般的な IoT 機能を使用して、デバイスソリューションを簡単に構築できます。開発者は、Amazon FreeRTOS コンソールを使用して Amazon FreeRTOS を設定およびダウンロードすることも、FreeRTOS.org または GitHub にアクセスすることもできます。 Amazon FreeRTOS は、Microchip、NXP Semiconductors、STMicroelectronics、Texas Instruments、ARM、IAR、Percepio、WITTENSTEIN など、複数のマイクロコントローラー製造元と AWS パートナーネットワーク (APN) パートナーによってサポートされています。

ARM が定義するパーベイシブ コンピューティングは、今日のコネクテッド ワールドを形作っています。 ARM アーキテクチャは 1,000 億個以上のチップに存在し、客観的なレベルで組み込みアプリケーションの実装標準となっています。 「ARM ベースのマイクロコントローラ エコシステムは近年成長を続けており、FreeRTOS は組み込み開発者コミュニティのサポートにおいて重要な役割を果たしています」と、ARM の IP 製品グループ (IPG) の社長兼エグゼクティブ バイスプレジデントである Rene Haas 氏は述べています。 「AWS が FreeRTOS カーネルを拡張して接続性をさらに向上させ、セキュリティ機能を追加してくれたことを嬉しく思います。ARM ベースのプロセッサで Amazon FreeRTOS が利用できるようになったことは、業界におけるハードウェア、ソフトウェア、ネットワーク セキュリティの継続的な進歩における画期的な出来事です。」

Allegion Corporation は、家庭および企業向けセキュリティ製品のプロバイダーです。 「Amazon FreeRTOS により、Schlage 電子ロックなどのコネクテッド製品の新機能を迅速に作成し、異なるハードウェア プラットフォーム間で簡単に移行できるようになりました」と、エンジニアリングおよびテクノロジー担当シニア バイスプレジデントの Todd Graves 氏は述べています。 「Amazon FreeRTOS の信頼性と予測可能性により、当社はコアとなる強みに集中し、革新的な仮想および物理セキュリティ製品を開発することができます。」

Hive (Hive Connected Home) はコネクテッドホーム製品の市場リーダーであり、英国、アイルランド、北米の顧客がエネルギー使用量を管理できるよう支援しています。 「Amazon FreeRTOS の登場は、当社のビジネスとお客様にとって大きな前進です」と、Hive の CTO である Seb Chakraborty 氏は述べています。 「開発チームは、配管、メッセージング、セキュリティではなく、アプリケーションに集中できるようになりました。つまり、必要なボードとチップを選択し、それらを AWS IoT サービスにシームレスに接続できるのです。」

新しい AWS Greengrass がエッジに機械学習を導入 (現在プレビュー中)

AWS Greengrass ML Inference は、アプリケーション開発者が専門的な機械学習スキルを習得しなくても、デバイスに機械学習メカニズムを導入できるようにする AWS Greengrass の新機能です。 IoT デバイスは大量のデータを頻繁に収集して転送し、それを機械学習のトレーニングに使用して、最終的に自動リアルタイム意思決定機能を実現します。しかし、この目標を達成するには、顧客はクラウド内の IoT データを使用して機械学習モデルを構築、トレーニング、実行する必要があります。ご想像のとおり、レイテンシの影響を受けやすいアプリケーションの中には、ネットワーク接続に依存せずに決定を下す必要があるため、この設計アプローチには適さないものもあります。 AWS Greengrass ML Inference を使用すると、デバイスはネットワーク接続を必要とせずに、機械学習モデルを実行し、ローカルで推論を実行し、結果を取得し、情報に基づいた意思決定を迅速に行うことができます。お客様は、Amazon SageMaker またはその他の機械学習フレームワークを使用してクラウド内で独自の機械学習モデルを構築およびトレーニングし、AWS Greengrass コンソールを使用して数回クリックするだけで、選択したデバイスにモデルを転送できるようになります。

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